스마트 공장 제품 품질 상태 분류 AI 온라인 해커톤

Dataset Info.

• train.csv [파일]
• PRODUCT_ID : 제품의 고유 ID
• Y_Class : 제품 품질 상태(Target)
• 0 : 적정 기준 미달 (부적합)
• 1 : 적합
• 2 : 적정 기준 초과 (부적합)
• Y_Quality : 제품 품질 관련 정량적 수치
• TIMESTAMP : 제품이 공정에 들어간 시각
• LINE : 제품이 들어간 공정 LINE 종류 ('T050304', 'T050307', 'T100304', 'T100306', 'T010306', 'T010305' 존재)
• PRODUCT_CODE : 제품의 CODE 번호 ('A_31', 'T_31', 'O_31' 존재)
• X_1 ~ X_2875 : 공정 과정에서 추출되어 비식별화된 변수

• test.csv [파일]
• PRODUCT_ID : 제품의 고유 ID
• TIMESTAMP : 제품이 공정에 들어간 시각
• LINE : 제품이 들어간 공정 LINE 종류 ('T050304', 'T050307', 'T100304', 'T100306', 'T010306', 'T010305' 존재)
• PRODUCT_CODE : 제품의 CODE 번호 ('A_31', 'T_31', 'O_31' 존재)
• X_1 ~ X_2875 : 공정 과정에서 추출되어 비식별화된 변수

• sample_submission.csv [파일] - 제출 양식
• PRODUCT_ID : 제품의 고유 ID
• Y_Class : 예측한 제품 품질 상태
• 0 : 적정 기준 미달 (부적합)
• 1 : 적합
• 2 : 적정 기준 초과 (부적합)

• 실제 공정 과정에서의 데이터로, 보안상의 이유로 일부 변수가 비식별화 처리 되었습니다. (X변수)
• 'LINE', 'PRODUCT_CODE'는 Train / Test 모두 동일한 종류가 존재합니다.